Автоматизированный, Без кода Стек данных
Научиться Astera Data Stack может упростить и оптимизировать управление данными вашего предприятия.
Повышение надежности данных с помощью очистки данных
Одним из наиболее важных активов бизнеса являются его данные, поэтому хорошее управление данными является ключом к управлению успешной корпоративной империей. По мере роста организаций объем их данных увеличивается, что затрудняет выявление неточностей или ошибок, которые они могут содержать вручную.
Ошибочные данные могут стоить больших денег. Поэтому предприятия должны гарантировать, что их корпоративные данные являются чистыми, качественными, безошибочными и легко доступными для отчетности и анализа, чтобы обеспечить экономию средств и времени. Здесь в игру вступает очистка данных.
Давайте начнем с понимания того, почему это важно и как инструменты очистки данных упрощают этот процесс.
Что такое очистка данных?
Очистка данных — это очистка необработанных данных и их перевод в точный, чистый и безошибочный формат. Данные могут быть ошибочными по разным причинам, например, из-за неправильного форматирования, человеческих ошибок при вводе данных, отсутствия данных и т. д.
Очистка данных улучшается Качество данных путем удаления повторяющихся, неправильных, неполных или плохо отформатированных данных.
Отличается ли это от очистки данных?
Очистка данных и очистка данных часто используются как синонимы. На поверхностном уровне эти два термина можно использовать как взаимозаменяемые. Однако очистка и очистка данных различаются на техническом уровне. Очистка данных — это более широкий термин, обозначающий подготовку данных, готовых для аналитики. Очистка данных подпадает под действие очистки данных, которая занимается устранением несоответствий данных и обеспечением правильного форматирования.
Важность очистки данных
Эффективный очистка данных или очистка имеет важное значение, поскольку помогает предприятиям направлять свои ресурсы на деятельность, добавляющую ценность, а не на ручную очистку и очистку данных. В то же время это подчеркивает возможности для сокращения затрат. Имея под рукой чистые и надежные данные, компании могут бесперебойно выполнять повседневные операции и принимать более точные решения в долгосрочной перспективе.
Рассмотрим пример функции логистики в компании электронной коммерции.
Предположим, что у компании под рукой есть чистые и согласованные данные о клиентах. Компания может легко получить доступ к важной информации, например о том, в каких регионах создается больше всего заказов, какие продукты в настоящее время популярны, а также о среднем размере заказа.
Вооружившись этой информацией, отдел может организовать процессы складирования и доставки, чтобы обеспечить более быстрое и экономически эффективное выполнение заказов, управление информацией о клиентах, а также более точный анализ рынка и тенденций продаж. Эта информация должна быть надежной и заслуживающей доверия, чтобы бизнес мог принимать обоснованные решения для разработки успешных стратегий.
Для сравнения, ошибочные или неверные данные сделают анализ неверным, что может привести к:
- Трудоемкие процессы
- Дополнительные расходы
- Для исправления ошибок требуется дополнительная рабочая сила
- Низкая эффективность
- Меньшая производительность
- Плохое принятие решений
В долгосрочной перспективе постоянные проблемы с качеством данных могут привести к тому, что ваш бизнес потеряет клиентов из-за растущей неэффективности и постоянных недопониманий. Поэтому крайне важно иметь стратегию качества данных.
Организация собирает данные из различных внешних и внутренних источников. Чтобы получить максимальное и правильное использование данных, их необходимо очистить и скомпилировать перед прохождением других процессов.
Источник: Информационная линия союзников.
Как очистка данных упрощает управление данными
Очистка данных играет жизненно важную роль в широком спектре процессов управления данными, таких как:
Data Integration
Одним из основных процессов управления данными является Data Integration. Это процесс объединения данных из разных источников для консолидации их на единой платформе. Инструмент очистки данных очищает входящие данные, чтобы интегрированный набор данных был стандартизирован и отформатирован перед подачей в целевую систему.
Перенос данных
Перенос данных предполагает перенос файлов из одной системы в другую. Очень важно поддерживать качество и согласованность данных во время этой передачи, чтобы данные назначения были правильно отформатированы и структурированы и не допускали дублирования. Процесс передачи также включает в себя большой объем данных. Инструменты очистки данных помогают эффективно очищать вашу информацию, обеспечивая лучшее качество данных по всему предприятию.
Преобразование данных
Все данные должны быть преобразованы перед загрузкой в выбранное вами место назначения, чтобы соответствовать системным критериям формата, структуры и т. д. Преобразование данных предполагает применение к данным определенных правил, фильтров и выражений перед их загрузкой в систему. Инструмент очистки данных помогает очистить данные с помощью встроенных преобразований, что позволяет вам в будущем удовлетворить желаемые эксплуатационные или технические требования.
ETL-процесс
Очистка данных помогает подготовить данные для отчетности и анализа в процессе ETL (извлечение, преобразование и загрузка). Подготовка данных гарантирует, что для принятия решений и анализа используются только высококачественные данные. Например, розничная компания получает данные из нескольких источников, таких как CRM или ERP-система, содержащие ошибочную информацию или дублирующиеся данные.
Хороший инструмент очистки данных позволит выявить несоответствия в данных и исправить их. Очищенные данные затем преобразуются в стандартный формат и загружаются в целевую базу данных или информационное хранилище.
Этапы очистки данных
Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы обеспечить правильную очистку ваших данных:
-
Выявление проблем с качеством данных:
Начните с анализа данных, чтобы выявить потенциальные проблемы с качеством. Это включает в себя проверку данных на наличие несоответствий, ошибок, дубликатов, пропущенных значений, проблем с форматированием и других аномалий, которые могут повлиять на качество данных.
-
Определите правила качества данных:
Установите правила качества данных на основе бизнес-требований и лучших отраслевых практик. Эти правила определяют критерии, которым должны соответствовать данные, чтобы считаться чистыми и точными. Например, правила могут указывать допустимые диапазоны значений, форматы данных, ограничения уникальности или требования ссылочной целостности.
-
Очистка и стандартизация данных:
Применяйте методы очистки для решения проблем с качеством данных. Это включает в себя удаление или исправление ошибок, заполнение пропущенных значений, стандартизацию форматов и устранение несоответствий. Такие методы, как анализ данных, проверка данных и преобразование данных, используются для приведения данных в соответствие с определенными правилами качества.
-
Удалить дубликаты:
Выявите и удалите повторяющиеся записи из набора данных. Дублирующиеся данные могут привести к неточностям и исказить результаты анализа. Такие методы, как сравнение записей, нечеткое сопоставление и алгоритмы дедупликации данных, используются для эффективного выявления и удаления дубликатов.
-
Обработка недостающих данных:
Разработайте стратегии для правильной обработки недостающих данных. В зависимости от ситуации вы можете отказаться от неполных записей, присвоить недостающие значения с помощью статистических методов или собрать дополнительную информацию из надежных источников для заполнения пробелов.
-
Несоответствия адресов:
Устраните несоответствия в данных. Это может включать в себя выявление и устранение несоответствий между связанными полями данных, например обеспечение согласованности между именами и соответствующими идентификаторами или приведение данных в соответствие с заранее определенными стандартами или справочными данными.
-
Процесс очистки данных документа:
Вести полную документацию процесса очистки данных. Сюда входит запись выполненных шагов очистки, примененных правил качества данных и любых предположений, сделанных в ходе процесса. Документация обеспечивает прозрачность, облегчает будущий анализ и помогает в устранении неполадок.
-
Регулярно отслеживайте и обновляйте:
Очистка данных — это непрерывный процесс. Регулярно отслеживайте качество данных, выявляйте возникающие проблемы и соответствующим образом совершенствуйте процесс очистки данных. Будьте активны в поддержании качества данных и вносите коррективы по мере развития данных или появления новых требований к качеству.
Хотя может показаться, что это большая работа, инструменты автоматической очистки данных позволяют выполнять множество ручных действий по подготовке данных.
Преимущества инструментов очистки данных
Инструменты очистки данных могут помочь вам пропустить утомительный и ручной процесс очистки данных, избавляя вас от необходимости просматривать записи по отдельности, строка за строкой и проверять их на наличие недопустимых значений, пропущенных значений и т. д. Вместо этого инструмент очищает данные посредством встроенных преобразований.
Например, рассмотрим список потенциальных клиентов, предоставленный вашей маркетинговой командой. Представьте себе, что вы проверяете имя каждого контакта, чтобы проверить полные адреса, номера телефонов и идентификаторы электронной почты. Ошибочные записи потенциальных клиентов могут создать операционные проблемы и привести к потере времени.
Инструменты очистки данных могут помочь вам устранить ошибки с помощью автоматизированных процессов для систематической проверки данных, используя различные правила и алгоритмы для выявления и исправления любых недостатков. Таким образом, анализ и бизнес-аналитика становятся более простыми и эффективными.
Очищенные данные улучшают качество корпоративных данных, делая их легко доступными для точного и ценного анализа данных. Таким образом, делая их достойными инвестициями в бизнес.
Как упростить процесс очистки данных
Astera Centerprise предлагает бизнес-пользователям простое решение для очистки, очистки и интеграции данных. Решение оснащено встроенными соединителями, которые могут извлекать информацию из разных источников данных.
Различные преобразования и автоматизированные процессы проверки данных помогают пользователям выполнять различные задачи, связанные с данными, включая очистку данных, очистку данных, качество данных и доставку стандартизированных наборов данных в выбранное место назначения.
Centerprise содержит такие функции, как Трансформация очистки данных, который можно использовать для очистки и получения чистого набора данных для дальнейшего использования.
Давайте посмотрим, как очистить данные с помощью преобразования очистки данных в Centerprise.
Рисунок 1. Набор данных, содержащий пробелы и проблемы с форматированием.
Набор данных, показанный на рисунке 1, содержит информацию о разных клиентах, и, как вы можете видеть, между почтовыми индексами есть пробелы, и он отформатирован неправильно. Таким образом, мы будем использовать преобразование «Очистка данных» для этого набора данных.
Рисунок 2 – Особенности преобразования очистки данных
На рисунке 2 показаны различные варианты очистки, присутствующие в этом преобразовании. Вы можете удалить пробелы, буквы, цифры и знаки препинания или указать любые другие символы, которые хотите удалить. Во-вторых, вы можете заменить нулевые символы или найти и заменить любые другие символы, применив многочисленные параметры в полях одним щелчком мыши. Вы также можете использовать собственные выражения для очистки данных.
На рис. 3 показан предварительный просмотр данных после применения преобразования «Очистка данных».
Рисунок 3. Очищенный набор данных.
Как видите, все пробелы удалены, и данные теперь отформатированы правильно. Кроме того, его можно перенести в любое место по вашему выбору.
Другие преобразования, такие как Профилирование данных и Правила качества данных предоставить пользователям возможность профилировать наборы данных для получения статистической разбивки и устанавливать стандарты качества для выявления записей, содержащих ошибки или предупреждения.
Оптимизируйте очистку данных с помощью Astera Centerprise
Простой в использовании интерфейс и трансформации с помощью перетаскивания в Astera Centerprise упростить очистку информации. Оно позволяет бизнес-пользователям и аналитикам данных очищать большие объемы данных всего за несколько минут без написания кода. Пользователи также могут настроить автоматизированные конвейеры данных. Эти конвейеры используют функции автоматизации и планирования заданий для выполнения заданий очистки данных без какого-либо ручного вмешательства. Очищенные и очищенные данные могут помочь вам сэкономить значительное время и ресурсы при преобразовании данных.
